اسأل. أجب. واصل العمل.

بيانات السيارات تتغير يوميًا: أرقام القطع، التوفر، الأسعار. النموذج المدرّب يصبح قديمًا من اليوم الأول.

نهجنا القائم على RAG المباشر يسترجع البيانات دائمًا بشكل حالي – بدون دورات تدريب، بدون معلومات قديمة.

إضافة لذلك: كثير من موردي البيانات لا يسمحون بالتدريب على بياناتهم لأسباب تتعلق بالامتثال.

لا مورد واحد يغطي كل شيء: كتالوجات القطع ≠ أدلة الإصلاح ≠ بيانات التشخيص.

الورش لها تفضيلات: البعض يثق بـ TecAlliance للقطع، وAutoData للإجراءات.

التكامل هو العمل الحقيقي – وليس النموذج اللغوي. نحن نربط أيضًا أنظمة الورش وسير العمل.

LLM الوكيل: سريع ومبدع – ينسق استرجاع البيانات، يختار المصادر، يخطط الخطوات.

LLM النهائي: موثوق ومؤسس – يولّد الإجابة فقط من البيانات المسترجعة.

النتيجة: تحسين التكلفة (النموذج المكلف فقط حيث يهم) وتحسين الجودة (تقليل الهلوسة من خلال الربط بالمصادر).

كلا النموذجين قابلان للاختيار: Gemini, OpenAI, Anthropic, أو مفتوح المصدر – لا تبعية لمورد.

ربط بالمصادر: قائم على RAG – كل عبارة تشير إلى بيانات أصلية.

المسؤولية: في قطاع السيارات، المعلومات الخاطئة تكلف مالاً – قطع خاطئة، مرتجعات، وقت ضائع.

الامتثال: إمكانية التتبع تجاه العملاء والمصنعين غالبًا إلزامية. لا أعذار "قال الذكاء الاصطناعي" – بل ثقة من خلال الشفافية.

نعمل منذ سنتين بتركيز تام على هذه المشكلة بالذات – فهم سير عمل الورش، تحليل أسئلة الميكانيكيين الحقيقية، بناء تكاملات تعمل في الواقع.

هل يمكن لأحد تقليد ذلك؟ نظريًا نعم. لكنه سيحتاج:

• أشهرًا لإعادة بناء تكاملاتنا – بالإضافة إلى واجهة المحادثة، تعدد الوسائط، بنية النشر، وجميع التفاصيل الخاصة بالمجال في مدير السياق لدينا
• فريق يجمع بين خبرة السيارات وهندسة الذكاء الاصطناعي (نادر)
• وقت لبناء دولاب البيانات الذي نملكه بالفعل – كل استعلام يحسّن نظامنا

في هذه الأثناء، نبني المزيد من التكاملات، نتعلم من الاستخدام الحقيقي، ونعزز علاقات العملاء. تقدمنا يكبر – لا يتقلص.

ربط كتالوج القطع: 8–15 يوم عمل.

يشمل ذلك: تكامل API، ربط بنظام DMS الخاص بك، مرحلة اختبار ببيانات حقيقية، وضبط جودة الإجابات.

يمكن إضافة مصادر بيانات إضافية (أدلة إصلاح، بيانات تشخيص) بالتوازي أو تدريجيًا.

يعمل كلارستاند مع أنظمة ترقيم مختلفة للقطع – حسب ما يوفره مصدر البيانات المتصل. سواء كان رقم مقال عام، رقم OE، أو وصف نصي حر: يتعرف النظام تلقائيًا على المعلومات المتاحة ويطابقها.

عند غياب الأرقام المهيكلة، يسد النموذج اللغوي الفجوة من خلال المطابقة الذكية للأوصاف النصية – بناءً على بيانات موجودة، وليس تخمينات.

حاليًا ينصب التركيز على عملية الإصلاح – من تشخيص الأعطال إلى تعليمات الإصلاح والبيانات الفنية وقطع الغيار. هذه حالة استخدام محددة وقيّمة.

لكن كلارستاند لا يقتصر على بيانات الإصلاح. في كل مكان تجتمع فيه بيانات من أنظمة متعددة، يمكن لكلارستاند المساعدة: استقبال المركبات، طلب القطع، الفوترة. الهدف: تسريع البحث وتقليل الاحتكاك بين الأنظمة.

تقليل البيانات: يتم جمع البيانات الضرورية تشغيليًا فقط.

التشفير: أثناء النقل والتخزين.

لا مشاركة مع أطراف ثالثة (باستثناء معالجة النموذج اللغوي). الحذف بمبادرة المستخدم متاح في أي وقت. لا تخزين لعناوين IP للتحليلات.

إقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي وخيارات التشغيل المحلي قيد التقييم للإنتاج.

يتكون نموذجنا بشفافية من:

• رسوم إعداد لمرة واحدة (بناءً على جهد التكامل)
• رسوم ترخيص متكررة (مقسمة حسب المستخدمين أو الورش)
• رسوم صيانة ثابتة
• رسوم خدمة اختيارية

كشركة ناشئة، نحن مرنون ومنفتحون على نماذج شراكة إبداعية. يعتمد التسعير الملموس على عمق التكامل المطلوب.

تعليمات نظام خاصة بالمجال تقيّد روبوت المحادثة بالسياق المهني.

للحقائق الحرجة (عزم الدوران، الفترات، معلومات القطع)، يجب على النظام استخدام مصادر بيانات موثقة – التخمين غير مسموح صراحة.

مراجع المصادر مرئية في الواجهة.

مخطط: التحقق التلقائي من الإجابات الحرجة مقابل الوثائق الأساسية – الإجابات غير الموثقة تُرفض.

نعم، بنيتنا تدعم ذلك – لا تبعية لمورد. النماذج مفتوحة المصدر والمحلية تقدم نتائج قابلة للاستخدام لكنها تتأخر عن نماذج السحابة في القدرات.

للجودة القصوى: نماذج السحابة (Gemini, OpenAI, Anthropic).

للسيادة القصوى على البيانات: التشغيل المحلي مع نماذج محلية.

جودة النماذج مفتوحة المصدر تتحسن باستمرار.

واجهة REST API متاحة بالفعل. التكامل ثنائي الاتجاه ممكن: استيعاب البيانات في كلارستاند ودمج وظائف كلارستاند في أنظمة الشركاء (المحادثة، سير عمل التشخيص، استرجاع RMI).

يدعم قواعد بيانات المركبات، بيانات الصيانة والتشخيص، كتالوجات القطع، واسترجاع المستندات. بروتوكولات إضافية عند الطلب.